HoLLiECares
Multifunktionaler Serviceroboter zur Unterstützung professioneller Pflege in Krankenhäusern
Intelligente Diagnostik
Künstliche Intelligenz für Hauttumor-Diagnostik
Status: abgeschlossen
Die visuelle ärztliche Inspektion ist eine der wichtigsten Säulen in der Diagnostik von Hauttumoren: Um zu einer Diagnose zu gelangen, analysiert ärztliches Fachpersonal, was es sieht. Künstliche Intelligenz (KI) mit der Genauigkeit einer spezialisierten Dermatolog*in unterstützt sie dabei bereits heute. In Ergänzung zu bereits verfügbaren Diagnoseverfahren soll mit dem Verbundprojekt Intelligente Diagnostik der Umfang der ermittelten medizinischen Datenmenge signifikant gesteigert und die Qualität der Diagnostik verbessert werden: Mittels quantitativer multi- und hyperspektraler Bildgebung werden physische und chemische Eigenschaften potenzieller Hautveränderungen rein optisch und nicht-invasiv ermittelt. Auf Basis dieser umfangreichen Datensätze sollen daraufhin neue KI-Modelle entwickelt und trainiert werden. Dadurch kann die medizinische Digitaldiagnostik noch akkurater zum Einsatz gebracht werden, was in einer gesteigerten Früherkennung und damit besseren medizinischen Vorsorge für die breite Bevölkerung resultiert und dem Mittelstand der Gesundheitsindustrie in Baden-Württemberg einen Innovationsvorsprung verleiht.
Das FZI verantwortet im Projekt neben der Konsortialführung insbesondere die Entwicklung der Daten- und Modell-Managementplattform, welche die neu erstellten Datensätze verwaltet und das Training der KI-Modelle steuert.
Wo große Datenmengen im Einsatz sind, bietet Künstliche Intelligenz einen erheblichen Mehrwert. Schon heute wird im Bereich der Diagnostik mit KI gearbeitet. Dabei werden zehntausende digitale Fotos klassifiziert, um anschließend einen Diagnosevorschlag auf Basis eines neuen Bildes vornehmen zu können. Denn um die Diagnostik weiter zu verbessern, benötigen wir bessere Daten für das Training der Künstlichen Intelligenz. Das heißt: Im Rahmen der Förderung werden wir gezielt Datensätze aufbauen und die Verwaltung der Modelle mit Hilfe der Plattform steuern. Zur Datenerhebung werden quantitative bildgebende Verfahren eingesetzt, die eine signifikante Steigerung des Datenumfangs je Bild ermöglichen. Ziel ist dann, durch quantitative bildgebende Verfahren und die verbesserten KI-Modelle die digitale medizinische Diagnostik von Hauttumoren auf eine neue Stufe zu heben.
Christoph Becker
Projektleiter am FZI
Forschungsschwerpunkt
Applied Artificial Intelligence
In diesem Forschungsschwerpunkt liegt das Hauptaugenmerk für das FZI auf den Themen Künstliche Intelligenz (KI) und Mensch und KI-Engineering. Zudem beschäftigt sich das FZI mit Fragestellungen zu dedizierter Hardware für KI sowie KI zur Prädiktion.
Ansprechperson
Projektpartner und Förderer
Ein starkes Bündnis für den Fortschritt
Fünf Institute der Innovationsallianz Baden-Württemberg (innBW) sind am Projekt beteiligt.
Die innBW ist ein deutschlandweit einzigartiges Bündnis von 13 außeruniversitären anwendungsorientierten Forschungsinstituten, die durch das Ministerium für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus unterstützt werden.
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